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公開番号2023079180
公報種別公開特許公報(A)
公開日2023-06-07
出願番号2022183471,2022037736
出願日2022-11-16,2022-03-11
発明の名称情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラム
出願人株式会社DATAFLUCT
代理人弁理士法人IPX
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20230531BHJP(計算;計数)
要約【課題】適切な学習器の選択を可能とする情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】情報処理システムは、制御部を備える。制御部は、次の各ステップを実行するように構成される。データ受付ステップでは、第1の入力データの入力を受け付ける。学習器特定ステップでは、受け付けた第1の入力データに応じて複数の学習器を特定する。モデル表示ステップでは、第1の入力データに基づき、特定された学習器が生成する学習モデルに関するモデル情報を、学習モデルごとに比較可能な態様で表示させる。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
情報処理システムであって、
制御部を備え、
前記制御部は、次の各ステップを実行するように構成され、
データ受付ステップでは、第１の入力データの入力を受け付け、
学習器特定ステップでは、受け付けた前記第１の入力データに応じて複数の学習器を特定し、
モデル表示ステップでは、前記第１の入力データに基づき、特定された前記学習器が生成する学習モデルに関するモデル情報を、前記学習モデルごとに比較可能な態様で表示させる、もの。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記モデル情報は、少なくとも前記学習モデルの予測精度に関する精度情報を含み、
前記モデル表示ステップでは、生成される前記学習モデルごとの前記精度情報を比較可能に表示させる、もの。
【請求項３】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、学習器選択受付ステップでは、特定された前記学習器に対する選択をユーザより受け付け、
前記モデル表示ステップでは、特定された前記学習器のうち、前記選択により選択された前記学習器を用いて生成される前記モデル情報を表示させる、もの。
【請求項４】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、データ処理ステップでは、入力された前記第１の入力データを、特定された前記学習器に入力可能な態様である第２の入力データに変換する変換処理を実行し、
前記モデル情報は、前記学習器によって前記第２の入力データを用いて生成される前記学習モデルに関する、もの。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、処理表示ステップでは、前記第１の入力データと前記第２の入力データとの差異点を認識可能な態様で表示させる、もの。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、処理条件表示ステップでは、少なくとも入力された前記第１の入力データと、特定された前記学習器と、に基づき、前記変換処理が行われる条件を認識可能な態様で表示させる、もの。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、分析手法選択受付ステップでは、複数の分析手法のうちの前記学習モデルの生成に用いられる少なくとも１つの選択を受け付ける、もの。
【請求項８】
請求項７に記載の情報処理システムにおいて、
前記分析手法は、分類分析、回帰分析、及び時系列分析のうちの少なくとも１つを含む、もの。
【請求項９】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１の入力データは、少なくともユーザが保有する保有データを含む、もの。
【請求項１０】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１の入力データは、少なくとも構造化データを含む、もの。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
従来技術として、学習器に関する下記の文献が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１７７４２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
学習器から生成される学習モデルは、同一の入力データを用いたとしても学習器のアルゴリズム等によって異なることがある。そのため、ユーザは、学習モデルを用いた予測精度の向上のために、入力データに応じて学習器を適切に選択する必要がある。しかし、適切な学習器の選択には、データサイエンスに関する知見が比較的高い水準で求められることがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムは、制御部を備える。制御部は、次の各ステップを実行するように構成される。データ受付ステップでは、第１の入力データの入力を受け付ける。学習器特定ステップでは、受け付けた第１の入力データに応じて複数の学習器を特定する。モデル表示ステップでは、第１の入力データに基づき、特定された学習器が生成する学習モデルに関するモデル情報を、学習モデルごとに比較可能な態様で表示させる。
【０００６】
かかる情報処理システムによれば、ユーザに要求されるデータサイエンスに関する知見の水準を、これまでより下げることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
情報処理システム１を表す構成図である。
情報処理装置２のハードウェア構成を示すブロック図である。
ユーザ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。
制御部２３が備える機能部の一例を示す。
情報処理システム１において実行される情報処理の流れの一例を示すアクティビティ図である。
表示部３４に表示される受付ウィンドウ４の一例である。
表示部３４に表示されるデータウィンドウ５及び変換処理ウィンドウ６の一例である。
第２の表示モード６ｂの場合に表示部３４に表示される変換処理ウィンドウ６の一例を示す図である。
表示部３４に表示されるモデル情報表示ウィンドウ７の一例を示す図である。
表示部３４に表示されたモデル検索ウィンドウ８及びモデル比較ウィンドウ９の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
【０００９】
ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－ＴｒａｎｓｉｔｏｒｙＣｏｍｐｕｔｅｒ－ＲｅａｄａｂｌｅＭｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
【００１０】
また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０又は１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、又は量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。
（【００１１】以降は省略されています）

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